파이썬 딥러닝 케라스(Python Deep Learning Keras)

조한성

TmaxSoft와TmaxData에서엔지니어로근무하면서공공·제조·금융·통신등다양한산업의IT환경및비즈니스문제를경험했습니다.이를바탕으로넥슨코리아에서데이터엔지니어로근무하면서안정적인데이터베이스운영을위한이중화기술,성능모니터링,튜닝,백업및복구,지속적인개선업무를하고있습니다.신뢰성높은시스템구축을위해수집되는서버로그등을활용해장애를사전에예측하고자AI,ML,DL학습을시작하게되었습니다.캐글코리아스터디에서영감을받기도하고데이터분석경진대회에참여해우승하며다양한경험을하였습니다.18년동안IT업무를하면서느낀경험과지식을공유하기위해집필을시작하게되었습니다.

PART01개발환경구축하기
1.케라스개요
1.1케라스와텐서플로2
1.2케라스시작하기
2.개발환경구축
2.1구글코랩
2.2미니콘다

PART02케라스시작하기
1.딥러닝시작하기
1.1딥러닝학습및예측과정
1.2정형및비정형데이터훑어보기
1.3회귀·분류문제
1.4실습보스턴주택가격예측(회귀)
1.5실습MNIST이미지분류(다중분류)
2.데이터의구조및연산
2.1데이터자료구조
2.2데이터자료형
2.3데이터인덱싱,슬라이싱
2.4데이터연산
3.케라스로딥러닝
3.1문제정의
3.2데이터구성및준비
3.3데이터전처리
3.4모델생성
3.5모델학습
3.6모델평가
3.7모델예측
3.8실습타이타닉생존율예측

PART03케라스동작원리이해
1.딥러닝동작원리이해
1.1순전파
1.2역전파
2.합성곱신경망
2.1합성곱신경망
2.2데이터증강
2.3전이학습
3.순환신경망
3.1순환신경망의동작원리이해
3.2순환신경망의주요모델
3.3케라스로순환신경망구현하기

PART04다양한데이터로케라스
1.정형데이터로딥러닝
1.1정형데이터
1.2실습인사데이터로직원퇴사예측하기
2.이미지데이터로딥러닝
2.1이미지데이터
2.2실습iBeans이미지분류
3.텍스트데이터로딥러닝
3.1자연어처리
3.2자연어데이터전처리
3.3실습스팸문자분류
4.시계열데이터로딥러닝
4.1시계열데이터
4.2시계열데이터의특징
4.3시계열데이터생성및처리
4.4실습네이버주식데이터로종가예측

PART05케라스에코시스템
1.케라스튜너
2.오토케라스
2.1모델생성(단일vs.다중)
2.2단일모델생성
2.3다중모델생성
2.4시계열예측모델
3.케라스에코시스템들
3.1케라스튜너
3.2오토케라스
3.3텐서플로클라우드
3.4TensorFlow.js
3.5텐서플로라이트
3.6텐서플로모델최적화도구
3.7TFXintegration

부록
1.텐서플러개발자자격증취득하기
1.1시험정보
1.2문제유형
1.3시험환경구성하기
1.4시험안내및주의사항
1.5텐서플로자격증학습웹사이트
2.캐글대회시작하기
2.1캐글은어떻게시작해야할까?
2.2캐글러등급
2.3대회의유형에는어떤것이있고어떤대회에참여해야할까?
2.4GettingStarted대회
2.5대회참여및결과제출하기
3.Pandas,Numpy,tf.data.Dataset
3.1판다스
3.2넘파이
3.3tf.data.Dataset

케라스를활용한딥러닝의모든것!
이책은비전공자나개발자모두에게필요한도서로머신러닝과딥러닝에심도깊은학습이필요한사람들에게적합하다.특히다년간실무에서겪은다양한데이터들을취합하여누구나쉽게접근할수있도록예제로재구성한저자의노고가고스란히느껴질것이다.케라스를시작할때거부감이들지않도록이해하기쉬운입력,모델,출력개념부터시작하고다양한데이터의유형과활용도를소개한다.이후실전으로들어가면서제공하는예제를통해동작원리를이해하고실전문제를통해현업에서도활용가능하도록구성되어있다.어려운수학공식보다는쉽고와닿는코드를보여줌으로써기존에어려워서접근하기힘든부분들을최대한해소하고자노력하였다.특히학습의동기부여가되는정보를마지막에소개하고,텐서플로개발자자격증,캐글가입후대회에참여하는과정을보여주기때문에직접대회에참여하고결과를제출하는경험으로눈에보이는실력향상을느낄수있다.